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本项研究通过人工智能的深度学习方法,对国际斯隆巡天三期释放的类星体光谱数据进行微弱信号搜寻和数据分析,发现107例宇宙早期星系内的冷气体云块成分的关键探针中性碳吸收体。相关研究方法与成果对探索星系如何形成和演化提供了新的研究方式,也充分显现人工智能在天文海量数据中探寻微弱信号的广泛应用潜力和前景。研究成果论文5月15日在国际天文学顶级期刊《皇家天文学会月报》(MNRAS)上发表。
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6月9日,上海国际电影电视节元宇宙体验路演中心电影海报展中特别增设的AIGC海报创作单元,经过16天的征集,共收到586张AIGC海报作品。经中国电影美术协会、阿里影业旗下橘子工作室及电影片方组成的专业评审会评审,有36张优质AIGC电影海报作品在上海国际电影电视节元宇宙体验路演中心中展示。
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